Un robot effectue sa première chirurgie laparoscopique sans aide humaine


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  • Un robot a effectué une chirurgie laparoscopique sur les tissus mous d’un porc sans la main guidée d’un humain – une étape importante dans la robotique vers une chirurgie entièrement automatisée sur les humains. Conçu par une équipe de chercheurs de l’Université Johns Hopkins, le Smart Tissue Autonomous Robot (STAR) est aujourd’hui décrit dans Robotique scientifique.

    “Nos résultats montrent que nous pouvons automatiser l’une des tâches les plus complexes et les plus délicates de la chirurgie : la reconnexion des deux extrémités d’un intestin. Le STAR a effectué la procédure chez quatre animaux et il a produit des résultats nettement meilleurs que les humains effectuant la même procédure”, a déclaré l’auteur principal Axel Krieger, professeur adjoint de génie mécanique à la Whiting School of Engineering de Johns Hopkins.

    Le robot excellait dans l’anastomose intestinale, une procédure qui nécessite un haut niveau de mouvement répétitif et de précision. Relier les deux extrémités d’un intestin est sans doute l’étape la plus difficile de la chirurgie gastro-intestinale, nécessitant qu’un chirurgien suture avec une grande précision et cohérence. Même le moindre tremblement de la main ou un point mal placé peut entraîner une fuite qui pourrait avoir des complications catastrophiques pour le patient.

    En collaboration avec des collaborateurs du Children’s National Hospital de Washington, DC et Jin Kang, professeur de génie électrique et informatique à Johns Hopkins, Krieger a aidé à créer le robot, un système guidé par la vision conçu spécifiquement pour suturer les tissus mous. Leur itération actuelle fait progresser un modèle de 2016 qui réparait avec précision les intestins d’un porc, mais nécessitait une grande incision pour accéder à l’intestin et davantage de conseils de la part des humains.

    L’équipe a équipé le STAR de nouvelles fonctionnalités pour une autonomie accrue et une meilleure précision chirurgicale, y compris des outils de suture spécialisés et des systèmes d’imagerie de pointe qui fournissent des visualisations plus précises du champ chirurgical.

    La chirurgie des tissus mous est particulièrement difficile pour les robots en raison de son imprévisibilité, les obligeant à s’adapter rapidement pour gérer des obstacles inattendus, a déclaré Krieger. Le STAR dispose d’un nouveau système de contrôle qui peut ajuster le plan chirurgical en temps réel, comme le ferait un chirurgien humain.

    “Ce qui rend le STAR spécial, c’est qu’il s’agit du premier système robotique à planifier, adapter et exécuter un plan chirurgical dans les tissus mous avec une intervention humaine minimale”, a déclaré Krieger.

    Un endoscope tridimensionnel basé sur la lumière structurelle et un algorithme de suivi basé sur l’apprentissage automatique développé par Kang et ses étudiants guident STAR. “Nous pensons qu’un système avancé de vision artificielle en trois dimensions est essentiel pour rendre les robots chirurgicaux intelligents plus intelligents et plus sûrs”, a déclaré Kang.

    Alors que le domaine médical évolue vers des approches plus laparoscopiques pour les chirurgies, il sera important de disposer d’un système robotique automatisé conçu pour de telles procédures, a déclaré Krieger.

    “L’anastomose robotique est un moyen de garantir que les tâches chirurgicales qui nécessitent une précision et une répétabilité élevées peuvent être effectuées avec plus d’exactitude et de précision chez chaque patient, indépendamment des compétences du chirurgien”, a déclaré Krieger. “Nous émettons l’hypothèse que cela se traduira par une approche chirurgicale démocratisée des soins aux patients avec des résultats plus prévisibles et cohérents pour les patients.”

    L’équipe de Johns Hopkins comprenait également Hamed Saeidi, Justin D. Opfermann, Michael Kam, Shuwen Wei et Simon Leonard. Michael H. Hsieh, directeur de Transitional Urology à l’Hôpital national pour enfants, a également contribué à la recherche.

    Le travail a été soutenu par l’Institut national d’imagerie biomédicale et de bio-ingénierie des National Institutes of Health sous les numéros de prix 1R01EB020610 et R21EB024707.

    Source de l’histoire :

    Matériaux fourni par Université John Hopkins. Original écrit par Catherine Graham. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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